A Hierarchical Latent Vector Model for Learning Long-Term Structure in Music | Papers With Code Papers with Code - A Hierarchical Latent Vector Model for Learning Long-Term Structure in Music Implemented in 7 code libraries. paperswithcode.com 기본적으로 우리 모델은 autoencoder이며, 다시 말해 정확하게 input을 reconstruct하는 것을 목표로 한다. 그러나 우리는 추가적으로 새로운 sample을 만들어내고 잠재 공간의 interpolation과 attribute vector의 연산을 수행하길 원한..
1. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search "트리 탐색과 딥러닝으로 바둑을 마스터하다" 바둑은 거대한 탐색 공간과 바둑판의 이동이나, 국면을 판단하기 어렵기 때문에 인공지능에게는 가장 어려운 과제로 여겨져왔다. 여기서 우리는 value network를 사용하여 바둑의 국면을 판단하고, policy network를 이용해 다음 수를 선택하는 새로운 접근법을 소개한다. 이러한 deep neural network는 인간 전문가 게임에 의한 지도학습의 새로운 조합에 의해 학습되고 스스로 대국한 게임으로 배우는 강화학습에 의해 학습된다. 어떠한 역추적 없이(lookahead search) 신경망은 자기 스스로의 수천번의 random..
Scaling to Very Very Large Corpora for Natural Language Disambiguation - ACL Anthology Scaling to Very Very Large Corpora for Natural Language Disambiguation Michele Banko, Eric Brill. Proceedings of the 39th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2001. aclanthology.org 1. abstract 이미 이용가능한 온라인 텍스트의 양은 수천억 단어에 도달했고, 점점 더 증가하고 있다. 그러나 대부분의 핵심 natural language task에서는 알고리..
딥러닝/머신러닝, 통계학, IT프로그래밍, 알고리즘을 좋아하는 사람 https://github.com/yundaehyuck
